Go全局唯一ID选型集合
本地ID生成器
1. uuid
uuid有两种包：
- github.com/google/uuid ，仅支持V1和V4版本
- github.com/gofrs/uuid ，支持全部五个版本
下面简单说下五种版本的区别：
- Version 1, based on timestamp and MAC address (RFC-4122
- Version 2, based on timestamp, MAC address and POSIX UID/GID (DCE 1.1)
- Version 3, based on MD5 hashing of a named value (RFC-4122)
- Version 4, based on random numbers (RFC-4122)
- Version 5, based on SHA-1 hashing of a named value (RFC-4122)
特点
- 5个版本可供选择
- 定长36字节，偏长
- 无序
代码
package mian
import (
"github.com/gofrs/uuid"
"fmt"
)
func main() {
// Version 1:时间+Mac地址
id, err := uuid.NewV1()
if err != nil {
fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err)
}
// id: f0629b9a-0cee-11ed-8d44-784f435f60a4 length: 36
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
// Version 4:是纯随机数,error会在内部报panic
id, err = uuid.NewV4()
if err != nil {
fmt.Printf("uuid NewUUID err:%+v", err)
}
// id: 3b4d1268-9150-447c-a0b7-bbf8c271f6a7 length: 36
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
}
2. shortuuid
初始值基于uuid Version4；第二步根据alphabet变量长度(定长57)计算id长度(定长22)；第三步依次用DivMod（欧几里得除法和模）返回值与alphabet做映射，合并生成id
特点
- 基于uuid，但比uuid的长度短，定长22字节
代码
package mian
import (
"github.com/lithammer/shortuuid/v4"
"fmt"
)
func main() {
id := shortuuid.New()
// id: iDeUtXY5JymyMSGXqsqLYX length: 22
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
// V22s2vag9bQEZCWcyv5SzL 固定不变
id = shortuuid.NewWithNamespace("http://127.0.0.1.com")
// id: K7pnGHAp7WLKUSducPeCXq length: 22
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
// NewWithAlphabet函数可以用于自定义的基础字符串，字符串要求不重复、定长57
str := "12345#$%^&*67890qwerty/;'~!@uiopasdfghjklzxcvbnm,.()_+·><"
id = shortuuid.NewWithAlphabet(str)
// id: q7!o_+y('@;_&dyhk_in9/ length: 22
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
}
3.xid
xid是由时间戳、进程id、Mac地址、随机数组成。有序性来源于对随机数部分的原子+1
特点
- 长度短
- 有序
- 不重复
- 时间戳这个随机数原子+1操作，避免了时钟回拨的问题
代码
下面的代码根据需求进行了魔改。
package mian
import (
"github.com/rs/xid"
"fmt"
)
func main() {
// hostname+pid+atomic.AddUint32
id := xid.New()
containerName := "test"
// 由于xid默认使用可重复ip地址填充4 5 6位。
// 实际场景中，服务都是部署在docker中，这里吧ip地址位替换成了容器名
// 这里制取了容器名MD5的前3位，验证会重复，放弃使用
containerNameID := make([]byte, 3)
hw := md5.New()
hw.Write([]byte(containerName))
copy(containerNameID, hw.Sum(nil))
id[4] = containerNameID[0]
id[5] = containerNameID[1]
id[6] = containerNameID[2]
// id: cbgjhf89htlrr1955d5g length: 12
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
}
4.ksuid
由随机数和时间戳组成.时间戳占前4字节，后面均为随机数
代码
package mian
import (
"github.com/segmentio/ksuid"
"fmt"
)
func main() {
id := ksuid.New()
// id: 2CWvPg766SUvezbiiV9nzrTZsgf length: 20
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
id1 := ksuid.New()
id2 := ksuid.New()
// id1:2CTqTLRxCh48y7oUQzQHrgONT2k id2:2CTqTHf07C09CXyRMHdGKXnY5HP
fmt.Println(id1, id2)
// 支持ID对比，这个功能比较鸡肋了,目前没想到有用的地方
compareResult := ksuid.Compare(id1, id2)
fmt.Println(compareResult) // 1
// 判断顺序性
isSorted := ksuid.IsSorted([]ksuid.KSUID{id2, id1})
fmt.Println(isSorted) // true 降序
}
5.ulid
介绍
随机数和时间戳组成
代码
package mian
import (
"github.com/oklog/ulid"
"fmt"
)
func main() {
t := time.Now().UTC()
entropy := rand.New(rand.NewSource(t.UnixNano()))
id := ulid.MustNew(ulid.Timestamp(t), entropy)
// id: 01G902ZSM96WV5D5DC5WFHF8WY length: 26
fmt.Println("id:", id.String(), "length:", len(id.String()))
}
6.snowflake
大名鼎鼎的雪花算法，这里不做过多介绍了。相对于UUID来说，雪花算法不会暴露MAC地址更安全、生成的ID也不会过于冗余。雪花的一部分ID序列是基于时间戳的，那么时钟回拨的问题就来了。
上面提到的xid，一定程度上避免的时钟回拨的影响。那么什么是时钟回拨，后面会提到。
代码
package main
import(
"fmt"
"github.com/bwmarrin/snowflake"
)
func main() {
node, err := snowflake.NewNode(1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
id := node.Generate().String()
// id: 1552614118060462080 length: 19
fmt.Println("id:", id, "length:", len(id))
}
数据库自增ID
这里常规是指数据库主键自增索引。
优点：
- 架构简单容易实现；
- ID有序递增，IO写入连续性好；
- INT和BIGINT类型占用空间较小；
缺点： - 由于有序递增，易暴露业务量；
- 受到数据库性能限制，对高并发场景不友好；
- bigint最大是2^64-1，但是数据库单表肯定放不了这么多，那么就涉及到分表;
如果业务量真的太大了，主键的自增id涨到头了，会发生什么？报错：主键冲突
Redis生成ID
通过redis的原子操作INCR和INCRBY获得id。相比数据库自增ID，redis性能更好、更加灵活。
不过架构强依赖redis，redis在整个架构中会产生单点问题。在流量较大的场景下，网络耗时也可能成为瓶颈。
ZooKeeper唯一ID
ZooKeeper是使用了Znode结构中的Zxid实现顺序增ID。Zookeeper类似一个文件系统，每个节点都有唯一路径名(Znode)，Zxid是个全局事务计数器，每个节点发生变化是都会记录响应的版本(Zxid)，这个版本号是全局唯一且顺序递增的。这种架构还是出现了ZooKeeper的单点问题。
号段模式
Leaf-segment
把数据库自增主键换成了计数法。
每个业务分配一个biz_tag、并记录各业务最大id(max_id)、号段跨度(step)等数据。这样每次取号只需要更新biz_tag对应的max_id，就可以拿到step个id。
优点
- 除了拥有自增ID的有点之外，在性能上比自增ID更好
- 扩展灵活
- 使用灵活、可配置性强
- 缓存机制，突发状况下短时间内能保证服务正常运转
缺点
- id是有序自增，容易暴露信息，不可用于订单
- 在leaf的缓存ID用完再去获取新号段的间隙，性能会有波动
- 强依赖DB
增强版Leaf-segment
增强版是对上面描述的缺点2进行的改进——双cache。在leaf的ID消耗到一定百分比时，常驻的后台进程会预先去号段服务获取新的号段并缓存。具体消耗百分比、及号段step根据业务消耗速度来定。
Tinyid
和增强版Leaf-segment类似，也是号段模式，提前加载号段。
Leaf-snowflake
时钟回拨
服务器上的时间突然倒退回之前的时间。可能是认为的调整时间；也可能是服务器之间的时间校对。
实现方案
使用Zookeeper顺序增、全局唯一的节点版本号，替换了原有的机器地址。解决了时钟回拨的问题。
前面介绍ZooKeeper的缺点，强依赖ZooKeeper、大流量下的网络瓶颈。下图的方案在Leaf-snowflake 中通过缓存一个ZooKeeper文件夹，提高可用性。运行时运行时，时差小于5ms会等待时差两倍时间，如果时差大于5ms报警并停止启动。
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